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Danger Detection during Fight against Compartment-Fire Using Moving Averages in Temperature Recordings

World Journal of Engineering and Technology 2014年第3期2卷 36-41页

作者： Michel Lebey Amal Bouaoud eloi lambert Laboratoire Ondes et Milieux Complexes (LOMC UMR CNRS 6294) University of Le Havre Le Havre France

In compartment fires (houses, buildings, underground, warehouse, etc.), smokes are a major dan- ger during firemen intervention. Most of the time, they are at high temperature (>800?C) and they flow everywhere through many kinds of ducts, which leads to the propagation of the combustion by the creation other fires in places which may be far away from the initial fire. In this paper, we present a new approach of the problem, which allows to better follow the fire behavior and especially to detect the dangers that may appear and endanger firefighters. This approach consists in a mathematical analysis based on the comparison of moving averages centered in the past, calculated on the temperature recordings of the smokes. As a consequence, this method may allow to improve decision support in real time and therefore to improve the security and the efficiency of firefighters in their operations against that kind of fires.

关键词： Compartment Fire Decision Support in Real Time Moving Average Danger Detection

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